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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Hlava, M.M.K.: Automatic indexing : comparing rule-based and statistics-based indexing systems (2005) 0.02 
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    Information outlook. 9(2005) no.8, S.22-23
  2. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.02 
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    Source
    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  3. Dolamic, L.; Savoy, J.: Indexing and searching strategies for the Russian language (2009) 0.02 
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    Abstract
    This paper describes and evaluates various stemming and indexing strategies for the Russian language. We design and evaluate two stemming approaches, a light and a more aggressive one, and compare these stemmers to the Snowball stemmer, to no stemming, and also to a language-independent approach (n-gram). To evaluate the suggested stemming strategies we apply various probabilistic information retrieval (IR) models, including the Okapi, the Divergence from Randomness (DFR), a statistical language model (LM), as well as two vector-space approaches, namely, the classical tf idf scheme and the dtu-dtn model. We find that the vector-space dtu-dtn and the DFR models tend to result in better retrieval effectiveness than the Okapi, LM, or tf idf models, while only the latter two IR approaches result in statistically significant performance differences. Ignoring stemming generally reduces the MAP by more than 50%, and these differences are always significant. When applying an n-gram approach, performance differences are usually lower than an approach involving stemming. Finally, our light stemmer tends to perform best, although performance differences between the light, aggressive, and Snowball stemmers are not statistically significant.
  4. Mansour, N.; Haraty, R.A.; Daher, W.; Houri, M.: ¬An auto-indexing method for Arabic text (2008) 0.01 
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  5. Gaus, W.; Kaluscha, R.: Maschinelle inhaltliche Erschließung von Arztbriefen und Auswertung von Reha-Entlassungsberichten (2006) 0.01 
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    Abstract
    Schon Hippokrates empfahl den Ärzten, Krankenakten zu führen. Heute ist die detaillierte Dokumentation eine Standespflicht der Ärzte [Gaus et al 1999]. Diese Dokumentationen medizinischer Behandlungen bergen einen riesigen und wertvollen Erfahrungsschatz. Informationen zu Therapien und Behandlungsergebnissen, die in Studien erst mühsam erhoben werden müssten, sind bereits in der Routinedokumentation wie Operations- und Entlassungsberichten oder Arztbriefen zahlreich vorhanden. Mit der Einführung der elektronischen Datenverarbeitung in der Medizin liegen diese Informationen seit einigen Jahren auch maschinenlesbar vor, so dass ein Haupthemmnis für die Nutzung dieser Dokumentationen, nämlich die mühsame manuelle Aufbereitung der Papierakten, entfällt. Während die formale Erschließung nach Patientenmerkmalen wie Name und Geburtsdatum von den Krankenhaus- bzw. Praxisinformationssystemen heutzutage gut gelöst ist, bleibt die inhaltliche Erschließung dieser Dokumentationen schwierig, da nur wenige Informationen in strukturierter oder intellektuell indexierter Form vorliegen [Leiner et al. 2003]. Auch wenn nach der Einführung der Fallpauschalen (diagnosis related groups, DRG) in den Krankenhäusern die Diagnosen nach ICD-10 verschlüsselt werden, besteht ein Großteil der Informationen weiterhin aus freiem Text, dessen computerbasierte Erschließung aufgrund der Komplexität menschlicher Sprache nicht trivial ist. Zu diesen medizinischen Texten gehören u.a. Gutachten, verbal beschriebene (Differential-) Diagnosen, vielfältige Untersuchungs- und Befundberichte, Visitenblätter, Operationsberichte und der Arztbrief bzw. Entlassungsbericht. Arztbrief und Entlassbericht dienen der Information des einweisenden oder weiterbehandelnden Arztes (z.B. Hausarzt) über das, was mit dem Patienten geschehen ist, und geben Empfehlungen zur Weiterbehandlung. Sie fassen eine (stationäre) Behandlung epikritisch - also nachdem die Krankheit überwunden ist, im Rückblick - zusammen und geben einen Überblick über Anamnese (Vorgeschichte), Beschwerden und Symptome, die eingesetzten diagnostischen Verfahren, die gestellte(n) Diagnose(n), Therapie, Verlauf, Komplikationen und das erzielte Ergebnis. Sie haben somit eine ähnliche Funktion wie das Abstract in der Literaturdokumentation, oft wird eine Kopie in der Krankenakte obenauf abgelegt. Zumindest in Universitätskliniken möchten wissenschaftlich arbeitende Ärzte auch unter inhaltlichen Gesichtspunkten auf die Krankenakten zugreifen können, z.B. die Krankenakten aller Patienten mit einer bestimmten Diagnose einsehen, exzerpieren und die exzerpierten Daten auswerten. Auch bei der Suche nach ähnlichen Fällen oder im Bereich der Aus- und Fortbildung hilft eine inhaltliche Erschließung weiter. So könnte etwa ein Assistenzarzt, der im Rahmen seiner Weiterbildung demnächst Sonografien des Kniegelenkes durchzuführen hat, sich vorhandene Berichte von solchen Sonografien anschauen und sich so über relevante Untersuchungstechniken und Befunde vorab informieren.
  6. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.01 
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    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  7. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  8. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.01 
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    Date
    22. 3.2001 13:14:48
  9. Newman, D.J.; Block, S.: Probabilistic topic decomposition of an eighteenth-century American newspaper (2006) 0.01 
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    Date
    22. 7.2006 17:32:00
  10. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    22. 3.2015 9:17:30
  11. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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